英特爾踩足油門加速自動駕駛

　　8月24日，上海——今日，2017全球汽車AI大會在上海舉辦，英特爾公司人工智能產品事業部業務拓展及解決方案部署負責人Fiaz Mohamed在會上發表主題演講。Fiaz詳細闡述了自動駕駛催生了乘客經濟及其帶來的巨大經濟效益和社會價值；分享了英特如何通過端到端的人工智能技術支持自動駕駛，以應對其所帶來的數據挑戰；闡釋了實現標準化和產業協作是加速自動駕駛的關鍵。

　　英特爾公司人工智能產品事業部業務拓展及解決方案部署負責人Fiaz Mohamed

　　Fiaz Mohamed表示：“人類社會的交通出行方式正面臨深刻變革，這一切皆源于自動駕駛，它也將帶來經濟、社會的重構。機器視覺和深度學習等人工智能技術正在促進自動駕駛水平的升級，推動自動駕駛汽車的技術完善和路測。英特爾正在積極引領自動駕駛的科技創新，結合自身人工智能優勢，推動自動駕駛從愿景到現實的轉變。”

　　人工智能提升自動駕駛安全性 乘客經濟帶來巨大價值

　　英特爾認為自動駕駛的發展促催生了全新“乘客經濟”時代的到來。“乘客經濟”不僅擁有巨大的經濟潛力，產生全新的商業模式，同時也將產生巨大的社會效益。到2050年，英特爾預計“乘客經濟”的規模將達到7萬億美元。以自動駕駛為基礎的“乘客經濟”，讓人們完全脫離與汽車的一對一關系，轉向出行即服務，從而加快新興服務模式和商業模式的興起。

　　Fiaz在主題演講中分享了隨著技術不斷進步，出行安全也越來越受到保障，尤其是人工智能融入自動駕駛中感知、融合和決策各個階段。英特爾發布的“乘客經濟”報告顯示，在 2035 年到 2045 年的乘客經濟時代，自動駕駛汽車將挽救 58.5 萬條生命，與交通事故相關的公共安全成本可能會節約超過 2340 億美元。在全球最擁堵的城市，自動駕駛汽車每年預計將節省 2.5 億小時的消費者通勤時間，為新的經濟增長提供時間機會。

　　應對數據挑戰 人工智能賦能自動駕駛

　　說到未來汽車以及自動駕駛，每輛自動駕駛車輛每天將生成約4TB的數據。隨著我們向自動駕駛汽車邁進，數據挑戰將變得愈發復雜并需要新的方式來處理汽車內、網絡中以及云端上的數據。

　　在汽車和數據中心內掌握人工智能對于解決無人駕駛的數據挑戰至關重要。Fiaz分享了從汽車到云，英特爾全棧式的人工智能技術組合將確保我們正確應對數據挑戰。英特爾提供的可擴展的車載計算平臺，通過駕駛功能、環境建模和傳感器融合，運用人工智能滿足車內感知、融合和決策的計算需求。在連接方面，英特爾技術將不僅僅支持數據傳輸，同時也將支持捕捉傳感器數據和實時高清地圖更新，從而滿足接入網絡的設備做快速的低延遲的計算和存儲。在云端的，人工智能將不斷地實踐大量的訓練，從而形成新的模型不斷改善前端的能力。

　　隨著駕駛自動化水平的提高，汽車必須清楚了解前方道路狀況，評估各種可能的場景，并采取最佳的應對措施。這需要汽車進行大量的并行和順序計算，在每秒內處理數百萬個數據點。Fiaz介紹了英特爾? GO? 自動駕駛開發平臺，旨在提供了一種靈活的架構，包括中央處理單元（CPU）、現場可編程門陣列（FPGA）及面向深度學習的硬件加速技術。這種架構同時具有獨特、優化的并行和順序處理能力，能夠將自動駕駛工作負載歸類為需要高效處理的計算類型。通過將英特爾? 凌動? 處理器、英特爾? 至強? 處理器、英特爾? Arria? 10 FPGA 進行靈活組合，英特爾提供了更節能、設計更合理的解決方案。

　　促進產業協作和標準制定 加速實現自動駕駛

　　英特爾認為：當整個行業一起推動通用平臺和技術發展時，無人駕駛技術會加速前進。這讓開發者能夠快速地進行大規模行動，同時還能實現差異化的軟件解決方案。

　　英特爾的信心來自于開創了PC和數據中心產業。1980年之前，計算機行業是高度專有化的，主要服務于研究人員、大型公司和愛好者。早期PC不僅是計算機設計標準化的基礎，還加快了技術演進，最終在20年內實現了150倍的增長。數據中心也類似。大型機之后出現的微型計算機提高了一定的靈活性和成本效率。但采用PC技術才讓數據中心快速演進，能夠處理互聯網帶來的數據。IDC表示，2011年產生了1.8ZB的數據，預計到2020年會產生超過40ZB的數據。只有通過標準化解決方案，我們才能夠讓行業的發展跟上時代的步伐。

　　回到自動駕駛汽車領域，在PC、服務器行業以及計算市場積累的多年產業協作經驗的啟示是，通用平臺和產業協作能夠很有效地解決問題。Fiaz認為毫為疑問，這是推動自動駕駛向前發展的最快速方式。